使用 DCG 解析 Prolog 变量

Question

我想在 Prolog 中使用 DCG 解析一个逻辑表达式。

逻辑术语表示为列表，例如['x','&&','y'] for x ∧ y 结果应该是解析树 and(X,Y)（X 和 Y 是未分配的 Prolog 变量）。

我实现了它，一切都按预期工作，但我有一个问题：
我不知道如何解析变量'x' 和'y' 以获得真正的Prolog 变量X 和Y，以便稍后分配真值。

我尝试了以下规则变体：

• v(X) --> [X].:
  这当然行不通，它只返回and('x','y')。
  但是我可以用 Prolog 变量统一替换这个术语中的逻辑变量吗？我知道谓词term_to_atom（它被提议作为similar problem 的解决方案），但我认为它不能在这里使用来达到预期的结果。

• v(Y) --> [X], {nonvar(Y)}.:
  这确实会返回一个未绑定的变量，但每次都会返回一个新变量，即使逻辑变量 ('x','y',...) 已经在术语中，所以 ['X','&&','X'] 被评估为 and(X,Y)，这也不是想要的结果。

这个问题有什么优雅或惯用的解决方案吗？

提前非常感谢！

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编辑：

这个问题的背景是我正在尝试在 Prolog 中实现DPLL-algorithm。我认为将逻辑术语直接解析为 Prolog 术语以方便使用 Prolog 回溯工具会很聪明：

• 输入：一些逻辑术语，例如 T = [x,'&&',y]
• 解析后的术语：[G_123,'&&',G_456]（现在具有“真实”Prolog 变量）
• 将 { boolean(t), boolean(f) } 中的值赋给 T 中的第一个未绑定变量。
• 简化术语。
• ...重复或回溯，直到找到分配 v 以致 v(T) = t 或搜索空间耗尽。

我对 Prolog 还很陌生，老实说，我想不出更好的方法。我对更好的选择非常感兴趣！ （所以我有点半信半疑，这就是我想要的 ;-) 非常感谢您迄今为止的支持......）

Answer 1

您想将x（无需编写'x'）等基本术语与未实例化的变量相关联。当然，这并不构成纯粹的关系。所以我不清楚你是否真的想要这个。

你首先从哪里获得[x, &&, x] 列表？你可能有某种标记器。如果可能，请尝试在实际解析之前将变量名称与变量相关联。如果您坚持在解析期间执行该关联，您将不得不在整个语法中使用一对变量。也就是说，而不是 clean grammar 之类的

power(P) --> factor(F), power_r(F, P).

你现在必须写

power(P, D0,D) --> factor(F, D0,D1), power_r(F, P, D1,D).
%        ^^^^                ^^^^^                 ^^^^

因为您将上下文引入到其他上下文无关的语法中。

在解析 Prolog 文本时，也会出现同样的问题。变量名称和具体变量之间的关联在标记化期间已经建立。实际的解析器不必处理它。

在标记化期间基本上有两种方法可以执行此操作：

1mo 将所有出现的Name=Variable 收集到一个列表中，稍后将它们统一起来：

v(N-V, [N-V|D],D) --> [N], {maybesometest(N)}.

unify_nvs(NVs) :-
   keysort(NVs, NVs2),
   uniq(NVs2).

uniq([]).
uniq([NV|NVs]) :-
   head_eq(NVs, NV).
   uniq(NVs).

head_eq([], _).
head_eq([N-V|_],N-V).
head_eq([N1-_|_],N2-_) :-
   dif(N1,N2).

2尽早使用一些明确的字典来合并它们。

有点相关的是this question。

Answer 2

不确定你是否真的想按照你的要求去做。您可以通过保留变量关联列表来做到这一点，这样您就可以知道何时重用变量以及何时使用新变量。

这是一个贪婪下降解析器的示例，它将解析带有&& 和|| 的表达式：

parse(Exp, Bindings, NBindings)-->
  parseLeaf(LExp, Bindings, MBindings),
  parse_cont(Exp, LExp, MBindings, NBindings).

parse_cont(Exp, LExp, Bindings, NBindings)-->
  parse_op(Op, LExp, RExp),
  {!},
  parseLeaf(RExp, Bindings, MBindings),
  parse_cont(Exp, Op, MBindings, NBindings).
parse_cont(Exp, Exp, Bindings, Bindings)-->[].

parse_op(and(LExp, RExp), LExp, RExp)--> ['&&'].
parse_op(or(LExp, RExp), LExp, RExp)--> ['||'].

parseLeaf(Y, Bindings, NBindings)-->
  [X],
  {
    (member(bind(X, Var), Bindings)-> Y-NBindings=Var-Bindings ; Y-NBindings=Var-[bind(X, Var)|Bindings])
  }.

它解析表达式并返回变量绑定。

示例输出：

?- phrase(parse(Exp, [], Bindings), ['x', '&&', 'y']).
Exp = and(_G683, _G696),
Bindings = [bind(y, _G696), bind(x, _G683)].

?- phrase(parse(Exp, [], Bindings), ['x', '&&', 'x']).
Exp = and(_G683, _G683),
Bindings = [bind(x, _G683)].

?- phrase(parse(Exp, [], Bindings), ['x', '&&', 'y', '&&', 'x', '||', 'z']).
Exp = or(and(and(_G839, _G852), _G839), _G879),
Bindings = [bind(z, _G879), bind(y, _G852), bind(x, _G839)].